La stima della perdita inattesa nel corporate e investment banking
La misurazione della perdita inattesa può anch’essa seguire diversi approcci alternativi. L’eventualità che il tasso di perdita effettivamente registrato da un portafoglio impieghi possa a posteriori risultare superiore a quello stimato a priori dipende da due principali elementi: la possibilità che il tasso di insolvenza risulti a posteriori superiore a quello originariamente stimato e la possibilità che il tasso di recupero in caso di insolvenza risulti a posteriori inferiore a quello originariamente stimato. Gli approcci alternativi che possono essere seguiti per la sua misurazione differiscono per tre elementi fra loro collegati:
• la variabile di cui viene stimata la distribuzione di probabilità
• le ipotesi relative alla distribuzione di probabilità
• la modalità con cui si ottiene una misura di valore a rischio con il livello di confidenza desiderato.
Con riferimento al primo aspetto, è possibile distinguere fra i modelli che si basano su una distribuzione dei tassi di perdita da quelli basati su una distribuzione dei valori di mercato. Nel primo caso l’obiettivo è quello di ricostruire la distribuzione dei tassi di perdita associati a una certa attività e, sulla base di questa ricostruzione, di calcolare il valore a rischio come la perdita massima che si verrebbe a determinare con un certo livello di confidenza. Nel secondo caso il valore a rischio viene invece determinato come la diminuzione massima che il valore di mercato dell’attività potrebbe subire come conseguenza del deterioramento del merito creditizio dell’emittente. Con riferimento al secondo aspetto, le ipotesi relative alla distribuzione di probabilità, è possibile distinguere tra approcci basati su una distribuzione discreta e approcci basati su una distribuzione continua. I primi sono basati su un sistema di classificazione dei debitori in classi di merito creditizio, come quelle adottate dalle agenzie di rating internazionali. I set di dati che vengono utilizzati per ricostruire la distribuzione di probabilità dei possibili eventi sono principalmente tre: i tassi di insolvenza legati alle singole classi di merito creditizio, le frequenze con cui affidati delle diverse classi di merito creditizio migrano verso altre classi, e i tassi di recupero in caso di insolvenza. Questi seti di dati, generalmente ricavati sulla base di informazioni storiche, consentono di determinare, oltre a un valore atteso, anche un valore a rischio della singola esposizione o di un portafoglio di esposizioni. I modelli basati su una distribuzione continua partono invece da una stima, anch’essa generalmente ottenuta sulla base di informazioni storiche, della volatilità dei tassi di perdita o insolvenza dell’impresa e da questa ricavano l’intera distribuzione di probabilità ipotizzando che quest’ultima assuma una particolare forma. Con riferimento al terzo aspetto è possibile distinguere gli approcci che ottengono una misura del valore a rischio corrispondente al livello di confidenza desiderato, moltiplicando per un opportuno fattore la volatilità del tasso di perdita o del valore di mercato dell’attività creditizia,e gli approcci che, utilizzando metodi di simulazione, generano la distribuzione di probabilità.
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Dettagli appunto:
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Autore:
Alessandra Depaola
[Visita la sua tesi: "Obiettivi di performance e strategie aziendali. Il caso Krifi S.p.A."]
- Università: Università degli Studi di Ferrara
- Facoltà: Economia
- Esame: Economia delle aziende di credito
- Docente: Prof. Andrea Calamanti
- Titolo del libro: Corporate e Investment Banking
- Autore del libro: G. Forestieri
- Editore: Egea
- Anno pubblicazione: 2005
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